<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[abbcdc的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; abbcdc]]></copyright><item><title><![CDATA[记录使用Pytorch分布式训练（torch.distributed）踩过的坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/130978828</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/130978828</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Wed, 31 May 2023 23:49:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[记录使用Pytorch分布式训练时踩过的坑。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文解读Masked Autoencoder(MAE)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/123915967</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/123915967</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Sat, 02 Apr 2022 16:44:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果说Vision Transformer是Transformer在CV领域的拓展，那么Masked Autoencoder就是BERT在CV领域的拓展。MAE使用类似于BERT的掩码机制，从图片中随机抹去一些像素，并让模型通过已知像素去构建未知像素，从而迫使模型学习图像中的特征。实验证明：MAE具有很好的像素重构能力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文解读Vision Transformer(ViT)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/123639566</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/123639566</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Tue, 22 Mar 2022 10:36:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[Vision Transformer打破了CNN在计算机视觉领域的统治地位，仅使用一个标准的Transformer Encoder（与NLP领域中使用的Transformer相同），并在大规模数据集预训练的情况下，就能达到和CNN一样甚至更好的效果，可以说是填补了CV和NLP之间的鸿沟。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文教你搞懂2D卷积和3D卷积]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/123332063</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/123332063</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Mon, 07 Mar 2022 18:07:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[本人最近在搞毕设时发现自己一直会搞混2D卷积和3D卷积，于是在网上查阅了大量资料，终于搞明白了其中的原理。希望刷到这篇博客的小伙伴能够停下来静心阅读10分钟，相信你读完之后一定会有所收获。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode经典题目合集一：贪心算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/115562359</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/115562359</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Sat, 10 Apr 2021 00:35:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[455.Assign cookies（Easy)
题目描述
有一群孩子和一堆饼干，每个孩子有一个饥饿度，每个饼干都有一个大小。每个孩子只能吃一个饼干，且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时，这个孩子才能吃饱。求解最多有多少孩子可以吃饱。
输入输出样例
输入两个数组，分别代表孩子的饥饿度和饼干的大小。输出最多有多少孩子可以吃饱的数量。
Input: [1,2], [1,2,3]
Output: 2

题解
因为饥饿度最小的孩子最容易吃饱，所以我们先考虑这个孩子。为了尽量使得剩下的饼干可以满足饥饿度更大的孩子，所]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[主成分分析PCA（非常详细）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/112304047</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/112304047</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Thu, 07 Jan 2021 10:29:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天在某乎上面看到了一篇关于主成分分析的文章，让我有一种醍醐灌顶的感觉，讲得很清晰明了，在这里分享给大家。
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77151308

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[运筹学——使用matlab实现整数规划割平面法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/112260254</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/112260254</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Wed, 06 Jan 2021 11:04:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目

代码
A = [-1 3 1 0; 7 1 0 1]; 
b = [6 35]'; 
c = [7 9 0 0];
[xstar,fxstar,iter] = Gomory(A,b,c)

function [xstar,fxstar,iter] = Gomory(A,b,c)
format rat
%UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要
iter=0;%初始化迭代次数
while true
    [m,n]=size(A);%A矩阵大小
    if min(b)&gt;=0
      ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[运筹学——matlab实现对偶单纯形法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/111798105</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/111798105</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Sun, 27 Dec 2020 14:22:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[运筹学——matlab实现对偶单纯形法
前言
之前我已经发布了matlab实现单纯形法的相关内容，想了解的小伙伴可以点击这个链接：https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/111324457
代码
这个代码仍然比较简单，适合初学者阅读，如果想要更好的学习效果建议先看看上面链接中使用matlab实现单纯形法的内容，再来阅读这个代码会觉得更轻松~
function [x_opt,fx_opt,iter] = DSimplex_eye(A,b,c)
% 对偶单纯形法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[运筹学——matlab实现单纯形法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/111324457</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/111324457</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Thu, 17 Dec 2020 19:52:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个代码较为简单易懂，并且每一步几乎都有详细的注释，适合初学者，请放心阅读。该matlab代码解决的是标准线性规划下的极大值问题，当然，如果你要解决的是极小值问题，稍加修改就ok了。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机网络之差错控制（奇偶校验、海明校验、循环冗余校验）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/108737703</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/108737703</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Tue, 22 Sep 2020 18:13:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[差错控制
由于数据通信系统传输特性的不理想和外部干扰的存在，传输中出现差错是不可避免的。
差错控制的目的：确保所有的帧按顺序正确递交到数据链路层用户（网络层实体）。
差错的分类：随机差错（随机的、单个的），突发差错（成片的、连续的）
差错控制的原理：在发送的数据码元序列中加入监督位，使监督位和数据位之间存在某种约束关系；在接收端检测约束关系是否被破坏从而查错，甚至可以纠错。
检错码：可以发现错误，但不能纠正错误。
纠错码：可以自动纠正错误。

码间距离（d） ：两个码字的对应位取值不同的个数。
汉明距离（d]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu+虚拟机 切换图形界面和命令行界面（亲测可行！！解决Ubuntu中快捷键失效问题！！）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/108684802</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/abbcdc/article/details/108684802</guid><author>abbcdc</author><pubDate>Sat, 19 Sep 2020 19:27:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[前几天做操作系统实验需要切换虚拟机的图形界面和命令行界面,在csdn上面找了各种方法，比如快捷键Ctrl+Alt+F1，Ctrl+Alt+shift+F1等等，虚拟机通通没有反应，只能慢慢摸索寻找有效的方法，最后终于得到一个可行的方法，现在总结出来，觉得有用的看官请多多分享！！！
图形界面切换到命令行界面
1.打开虚拟机后，打开终端，输入命令sudo su，并输入密码，进入超级用户模式；
2.输入命令sudo vi /etc/default/grub，进入文件；把以“GRUB_CMDLINE_LINUX_D]]></description><category></category></item></channel></rss>